Geri Dön

Bulanık karar vermede birleştirme operatörleri ve uygulamaları

Aggreagation operators in fuzzy decision making and applications

  1. Tez No: 182739
  2. Yazar: HANDE GÜNAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATMA TİRYAKİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Birleştirme Operatörleri, Çok Kriterli Karar Verme, Bulanık KümeTeorisi, Aggregation Operators, Multiple Criteria Decision Making, Fuzzy Set Theory
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

Sonlu sayıda aday (alternatif) arasından, adayların birçok niteliğine bakılarak en iyisininseçilmesine Çok Nitelikli Karar Verme denir. Gerçek hayat problemleri kararsızdır, belirsizlikiçerir ve çoğu zaman bilgi, tam veya kesin değildir. Bu tür problemleri çözmek için bulanıkküme teorisi iyi bir araçtır. Bulanık küme teorisinde bir eleman, bir kümeye belli derecedeaittir. Bir elemanın bir kümeye üyeliği ne kadar yüksekse, bu eleman bu kümeninkarakteristik özelliğiyle o kadar eşleşir. Alternatifin bir kriteri ne derece iyi sağladığını temsileden skorlardan genel bir skor elde edip, karara ulaşmak için bir sayı kümesini anlamlı birsayıya indirgeyen bir fonksiyon olan birleştirme operatörü kullanılır. Çok nitelikli kararproblemleri için literatürde birçok birleştirme operatörü mevcuttur. Karar vericiler kararalırken kötümser, iyimser ya da nötr bir davranış sergileyebilirler. Bu davranış şekillerisırasıyla t-norm, t-konorm ve ortalama operatörleriyle birleştirme yapılarak karara yansıtılır.Nümerik bilginin birleştirilmesinde en çok bilinen ve yaygın olarak kullanılan birleştirmeoperatörü ağırlıklı aritmetik ortalamadır. Bu operatör verilen değerlerin lineer kombinezonunuhesaplar. Hesaplama yapılırken, değerlerin alındığı kaynakların önemini ya da güvenilirliğinitemsil eden ağırlıklar kullanılır. Ayrıca bilgi kaynakları birbirinden bağımsız olduğunda yanikaynaklar arasında etkileşim olmadığında iyi sonuçlar verir. Böyle bir etkileşimin varlığındaise gereksiz kaynakların etkilerinin azaltılması için bulanık integraller ile birleştirme dahauygundur. Hem bir ağırlıklı aritmetik ortalama operatörü hem de bir bulanık integral olanOWA operatörünün en temel özelliği t-norm ve t-konorm operatörleri arasında bir köprükurmasıdır. Böyle örneklendirebileceğimiz birleştirme operatörleri, bu çalışmamızdaayrıntılarıyla ve çok nitelikli karar problemlerine uygulamalarıyla ele alınmıştır.

Özet (Çeviri)

Multiple Attribute Decision Making refers to select the most desirable option among a finitenumber of options (alternatives) using attributes to evaluate the alternatives. Real lifesituations are not stable and generally data is uncertain, incomplete or imprecise. Fuzzy settheory is a good tool to deal with such problems. In fuzzy set theory, an element belongs to aset with a certain degree of membership. The degree of membership specifies the extent towhich a given element belongs to a set or is related to a concept. Aggregation operatorsreduce a set of numbers into a unique, representative or meaningful number. In order toprovide an overall score from scores which represent degrees of satisfaction, aggregationoperators are used. A large number of aggregation operators exist in literature. When makinga decision, decision makers may have a behavior such as pessimistic, optimistic or neutral.There are different aggregation operators representative of the different behaviors. Thesebehaviors reflect the decision by aggregating with t-norm, t-conorm and average operatorsrespectively. The best known and more extensively used aggregation operator is weightedarithmetic mean which computes a linear combination of values according to the set ofweights which account for the importance or reliability of the information sources. Thisfunction behaves well when the information sources are independent; there are no interactionsbetween them. When interaction exists, using fuzzy integrals is much appropriate to reducethe effect of having redundant sources. An OWA operator is both a weighted arithmetic meanand a fuzzy integral. The main feature of this operator is to give a bridge between t-norm andt-conorm operators. In this thesis, aggregation operators which we can give such examples,their properties and applications to multiple attribute decision making problems are given.

Benzer Tezler

  1. Bütçeleme yazılımı seçimi için bir yaklaşım: Küresel Bulanık Doğrusal Programlama Metodu

    An approach to select budgeting software: Spherical Fuzzy Linear Programming Method

    ELİF ÖZVATAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Decision making system algorithm on menopause data set

    Menopoz verileri hakkında karar verebilen bir sistemin geliştirilmesi algoritması

    HİKMET ÖZGE BACAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY

  3. Development of decision support model for selecting an equipment maintenance plan using a fuzzy MCDM approach

    Bulanık ÇKKV yaklaşımı kullanarak bir bakım planının seçilmesi için karar destek modelinin geliştirilmesi

    FATHIA SGHAYER ABDULGADER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BABEK ERDEBİLLİ

  4. Extensions of Z-fuzzy numbers and novel multi criteria decision making models

    Z-bulanık sayıların uzantıları ve yeni çok kriterli karar verme modelleri

    NURDAN TÜYSÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  5. Development of a decision support tool for analytic customer relationship management integrating data mining and multi criteria decision making methods

    Analitik müşteri ilişkileri yönetimi için veri madenciliği ve çok kriterli karar verme yöntemlerini birleştiren bir karar destek aracı geliştirilmesi

    SEDEF ÇALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEBNEM YILMAZ BALAMAN